在矩阵中查找区域..？

Question

假设我有一个非常大的矩阵，10000x10000个元素的值都为'0'。可以说有一些'1'的大“巢”。这些区域甚至可能是连接的，但是每周都通过'1'的'管道'连接。

我希望得到一种非常快速的算法（如有必要，可以弄脏）找到'1'的'巢'。在这里，它不应该“分割”两个每周连接的'巢'。

知道我应该怎么做这样的算法吗？

Answer 1

在这种情况下，像A*这样的寻路算法（或者像BFS或DFS这样简单的东西）可能会起作用。

你可以：

• 通过查找小巢（忽略管道）来搜索搜索的起点..所以至少有1x3的3x3块
• 那么你应该从那里经过1路直到你结束矩阵内的“连接组件”（诗歌许可）
• 从另一个小的1块开始重复

Answer 2

我想说这取决于如何需要数据。如果给出两点，你需要检查它们是否在1的同一块中，我认为@Jack的答案是最好的。如果您对块最初的位置有所了解，也是如此，因为您可以将它们用作算法的起点。

如果您没有任何其他信息，可能有其中一种可能：

如果给定一个点，您希望找到同一个块中的所有元素，flood fill是合适的。然后你可以在找到它时缓存每个嵌套，当你得到另一个点时，首先看看它是否在一个已知的嵌套中，如果它没有进行泛洪填充以找到这个嵌套，那么将它添加到缓存中。

作为一个实现细节，当您遍历矩阵时，每一行应该具有前一行中存在的一组嵌套。然后你只需要检查那些巢穴而不是整套的新点，以确定新点是否在已知的集合中。

如果可以处理概率效应，请确保使用具有极低查找成本的集合实现，例如哈希表或可能是Bloom过滤器。

Answer 3

1. 将矩阵转换为黑色和白色位图
2. 缩放矩阵，使N大小的巢成为单个像素（因此，如果您查找10x10个巢，则按N = 10的比例缩放）。
3. 使用输出的剩余像素来定位巢穴。使用中心坐标（乘以上面的系数）在矩阵中定位相同的嵌套。
4. 使用低通滤波器去除连接巢穴的所有“管道”。
5. 使用位图上的对比滤镜找到嵌套的边框。
6. 创建一个不包含嵌套的位图（即将嵌套的所有像素设置为0）。
7. 使用加宽单个像素的滤镜来增大巢的轮廓。
8. 按位AND输出7和5以获取所有管道的连接点。
9. 按照管道查看它们如何连接巢穴